人们以相当特别的方式看待人工智能（AI）。一旦某项技术受到采用，就不再被视为AI，而成为日常的技术。 Siri、Alexa、Facebook社交网络、停车辅助，自动剎车、无人机和Google翻译都发生了这种情况。然而，自从1997年DeepBlue在国际西洋棋比赛中击败Garry Kasparov之后，人工智能，尤其是在视觉系统方面取得了巨大的进步。

虽然人工智能在2000年代并未受到重视，但2017年人工智能市场的价值已达十亿元，而在2025年，Yole预计其市场价值将达三百四十亿元，在此期间复合年增长率（CAGR）正巧越过50％。视觉系统是这一趋势的一部分，这要归功于人脸侦测和识别，视线追踪，虹膜识别和手势识别等，在此仅引用一部分，已经看到了令人惊叹的结果。 Yole的最新报告“Embedded image and visionprocessing”描述了所涉及的算法，从与图像信号处理器（ISP）管线中的传感器运作方式非常接近的流程到深度卷积神经网络。报告还分析了这些新技术对视觉运算产业环境生态系统的影响，以及它们之间的相似之处。

AI期盼已久的现身主要是由于三个因素：神经网络和深度学习在数学方面的进步;实现神经网络训练之数据的可及性增加;以及运算能力成本的下降。在视觉系统中，现在可以在网络边缘运行嵌入式AI技术 - 也就是直接在产品中运行，而不是在云中运行。

在运行强大的AI算法之前，将图像从像素转换为人眼可以理解的图像的基础步骤是必要的，并且需要完美地完成。初始算法在嵌入专用ISP架构的影像管线(pipeline)中实现了去马赛克化、隐藏坏点、色彩校正和滤波等功能。当ISP处理单个像素或像素组时，他们需要更强大的硬件来运行后来的AI算法，而更多的内存才能存储整个数据帧。视觉处理器替补担当了这个角色。汽车市场的自动驾驶竞争，是人工智能技术和相关硬件以这种方式相互牵引对方的首批场所之一。

大型厂商几年前就预见了这种情况，因此一直在收购、投资并与AI和硬件公司签署合作协议。英特尔就是最好的例子。 2013年，该公司以4000万美元收购了以色列公司OmekInteractive，该公司开发了与3D深度传感器相结合的手势识别和动态跟踪软件。硬件方面，2016年以4亿美元收购Movidius，2017年以153亿美元收购Mobileye。大多数像谷歌，苹果和Facebook这样的大公司都在采取这种策略。

在报告中，我们分析了视觉系统计算硬件市场中的知识产权（IP）所有者和物理芯片销售商对AI的出现的反应。我们预计市场将从一个仍在缓慢增长的ISP市场发展成为一个快速增长的视觉处理器市场，技术无处不在。这个数字将由现在的5亿美元，成长到2021年超过45亿美元。

追求这种增长，人工智能的竞争促成剧烈密集的兼并、收购和合作活动，也使对消费者应用的兴趣日益增加，伴随着人工智能软件进入市场的较低门坎。但是在硬件领域，技术是复杂的，需要来自不同传感器的不同类型的数据，以计算和存储能力来备份。因此，我们看到以汽车为例的基于摄像头的传感器融合处理，尽管对于诸如无人机的摄像对象追踪模式和移动设备（如脸部辨识ID）的消费产品的应用，仍处于起步阶段。毫无疑问，这将是发展的下一步– 也是下一轮AI热潮的来源。

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从图像处理管线中的算法到在视觉处理器中运行的神经网络，重点关注视觉系统中硬件的演变以及软件如何在这个领域进行破坏式创新。More

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